虛擬講堂 進入演講 講 題 聲音事件識別學習演算法 講 者 靜宜大學資工系-秦伯瑋,周家麒,羅峻旗 日 期 2017/10/26 長 度 00:10:13 人 氣 147 次 摘 要 在過去的研究中，我們將聲音事件辨識技術、無線感測網路、樹莓派單板機電腦(Raspberry Pi)整合成一個可以使用在居家或工作場所的照護與安全監控系統。在此系統中，樹莓派負責偵測及識別附近的聲音事件，然後將結果傳送到管控中心。但是對於樹莓派這種運算能力相對較弱的處理器而言，我們之前所使用的類神經網路的自我組織映射圖演算法(Self-Organization Map, SOM)的計算資源消耗量相對較大，使得無法達到理想的處理速度。為了改善前期研究，在本論文中，我們設計了一個計算資源消費量相對較低的演算法。在未來的物聯網中將會包含大量低運算能力的微型設備，而依賴於聲音處理的設備也會越來越普遍，因此在本論文中，我們開發了一個在訓練時具有學習能力，且在辨識期間計算量最小化的聲音事件識別系統。此系統能夠藉由漸進式學習(Incremental Learning)，建立出一個符合需求的最簡化聲音事件識別系統，不但能減少資源的消耗，同時也能提升識別時的準確度。 提 供 TANET台灣網際網路研討會-TANET2017 進入演講